2026年计算机视觉应用专家练习题集

2026年计算机视觉应用专家练习题集一、单选题（每题2分，共10题）1.在智慧城市交通管理中，以下哪种计算机视觉技术最适合用于实时检测行人闯红灯行为？A.光学字符识别（OCR）B.目标检测（如YOLOv8）C.语义分割（如DeepLab）D.光流法（OpticalFlow）2.针对低光照条件下的自动驾驶摄像头，以下哪种算法能显著提升图像对比度和清晰度？A.SIFT特征点检测B.Retinex算法C.RANSAC模型剔除噪声D.GAN图像生成3.在医疗影像分析中，用于检测早期肺癌病灶的计算机视觉技术最可能是？A.人脸识别（FaceRecognition）B.图像配准（ImageRegistration）C.异常检测（AnomalyDetection）D.超分辨率重建（Super-Resolution）4.在工业质检领域，用于检测产品表面微小裂纹的视觉系统最适合采用？A.条形码识别（BarcodeRecognition）B.深度学习分割（DeepLearningSegmentation）C.传统边缘检测（如Canny算子）D.三维重建（3DReconstruction）5.在农业中，用于监测作物生长状态的无人机视觉系统，以下哪种指标最能反映叶片健康？A.形态学特征（如面积、周长）B.色彩直方图（ColorHistogram）C.活动轮廓模型（ActiveContourModel）D.运动矢量分析（MotionVectorAnalysis）二、多选题（每题3分，共5题）6.在自动驾驶中，以下哪些场景需要依赖多模态计算机视觉与激光雷达（LiDAR）融合？A.高速公路车道线检测B.城市交叉路口行人识别C.弹道预测（BallisticPrediction）D.自由路径规划（FreePathPlanning）7.在智慧零售中，用于分析顾客行为的计算机视觉技术包括？A.步态识别（GaitRecognition）B.消费者注意力分析（AttentionAnalysis）C.商品交互检测（InteractionDetection）D.购物车遗留检测（CartAbandonmentDetection）8.在遥感影像处理中，用于土地覆盖分类的计算机视觉方法有？A.支持向量机（SVM）分类B.卷积神经网络（CNN）语义分割C.隐马尔可夫模型（HMM）D.热红外图像分析（ThermalInfraredAnalysis）9.在安防监控中，用于异常行为检测的算法包括？A.时序异常检测（TemporalAnomalyDetection）B.图像质量评估（ImageQualityAssessment）C.动静状态识别（MotionDetection）D.人脸追踪（FaceTracking）10.在医疗影像三维重建中，以下哪些技术能提高病灶精度？A.多视角立体视觉（Multi-viewStereoVision）B.深度学习扩散模型（DiffusionModels）C.光学相干断层扫描（OCT）融合D.传统标定法（TraditionalCalibration）三、判断题（每题1分，共10题）11.计算机视觉中的“深度学习”技术能完全替代传统图像处理算法。（对/错）12.自动驾驶的“视觉里程计”计算需要依赖GPS数据。（对/错）13.医学影像的“伪影去除”属于计算机视觉的范畴。（对/错）14.在低分辨率监控视频中，人脸识别的准确率通常低于高分辨率视频。（对/错）15.工业质检中的“缺陷分类”任务属于监督学习问题。（对/错）16.无人机农业植保的“病虫害识别”主要依赖RGB图像分析。（对/错）17.智慧交通中的“交通流量估计”可以仅通过单目摄像头实现。（对/错）18.遥感影像的“云层分割”属于语义分割任务。（对/错）19.安防监控的“人脸布控”需要实时活体检测防止伪装。（对/错）20.三维重建中的“多视图几何”理论主要应用于摄影测量。（对/错）四、简答题（每题5分，共4题）21.简述计算机视觉在智慧医疗中的应用场景及其技术挑战。22.在自动驾驶中，传感器融合（摄像头+LiDAR）相比单一传感器有哪些优势？23.解释“语义分割”在自动驾驶场景中的重要性，并列举至少两种主流算法。24.分析工业质检中“边缘计算”替代传统云端分析的意义。五、论述题（每题10分，共2题）25.结合中国智慧城市建设现状，论述计算机视觉在交通管理中的创新应用与伦理问题。26.从技术发展、应用落地和行业趋势三个角度，分析计算机视觉在未来十年对农业领域的变革潜力。答案与解析一、单选题答案与解析1.B-解析：目标检测技术（如YOLOv8）能实时定位行人并判断其行为（闯红灯），而其他选项不直接适用于该场景。2.B-解析：Retinex算法能去除低光照下的光照干扰，提升图像对比度，而其他选项与该需求无关。3.C-解析：异常检测技术适用于医学影像中病灶的早期识别，其他选项更偏向通用或非病灶检测任务。4.B-解析：深度学习分割能精确检测微小裂纹，而传统边缘检测易受噪声干扰，三维重建需额外深度数据。5.B-解析：色彩直方图（如绿光波段）能有效反映叶片健康，而其他选项无法直接量化健康状态。二、多选题答案与解析6.A、B、C、D-解析：多模态融合能提升复杂场景（高速、行人、弹道、路径规划）下的鲁棒性，单一传感器无法完全覆盖。7.A、B、C、D-解析：步态识别、注意力分析、交互检测、遗留检测均为零售行为分析的核心技术。8.A、B、D-解析：SVM、CNN、热红外分析适用于土地分类，HMM主要用于序列建模而非空间分类。9.A、C-解析：时序异常检测和动静状态识别是核心算法，图像质量评估和追踪非直接用于异常检测。10.A、C-解析：多视角立体视觉和OCT融合能提高三维重建精度，深度学习扩散模型和传统标定法非主流方法。三、判断题答案与解析11.错-解析：传统算法在特定场景（如边缘计算）仍有优势，深度学习无法完全替代。12.错-解析：视觉里程计仅依赖相机数据计算位姿，与GPS无关。13.对-解析：伪影去除属于图像去噪范畴，是计算机视觉研究内容。14.对-解析：低分辨率视频中人脸特征模糊，识别难度增加。15.对-解析：缺陷分类需标注数据训练，属于监督学习。16.对-解析：RGB图像已包含病虫害关键特征（如颜色异常）。17.对-解析：单目摄像头可通过光流法等估计流量。18.对-解析：云层分割是场景语义分类的子任务。19.对-解析：活体检测防止照片/视频冒充。20.对-解析：多视图几何是摄影测量的理论基础。四、简答题答案与解析21.计算机视觉在智慧医疗中的应用与挑战-应用：病灶检测（如乳腺癌筛查）、手术导航（如脑部手术）、康复评估（步态分析）。-挑战：医疗数据隐私保护、小样本训练、模型泛化能力、伦理合规（如AI误诊责任）。22.传感器融合优势-提高恶劣天气（雾/雨）鲁棒性、增强深度感知精度、互补信息（摄像头识别LiDAR定位）。23.语义分割重要性及算法-重要性：区分行人/车辆/障碍物，保障安全。-算法：U-Net、DeepLabV3+。24.边缘计算意义-低延迟（实时警报）、数据安全（减少传输）、降低云端带宽成本、支持离线场景。五、论述题答案与解析25.计算机视觉在智慧交通中的应用与伦理-应用：车流预测、违